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断链之后
 

AI机器人应用于资源回收 分类工作快狠准

世界银行(World Bank)数据显示,全球每天产生逾350万吨塑料和其它固体废物,而每个美国人每天制造2公斤垃圾。为解决垃圾问题,新创公司AMP Robotics于5月推出AMP Cortex双机器人系统(DRS),用于回收城市固体、电子及建筑和拆除废物。

AMP Cortex回收资源的示范影片

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图为AMP Robotics的AMP Cortex资源回收机器人。AMP Robotics

根据The Robot Report报导,AMP Robotics执行长Matanya Horowitz近期受访时表示,该公司从一开始开发AMP Cortex时就专注于商业用途,最初瞄准建筑和拆除废物及难以分类的材料,如大型或危险物品。

AMP Robotics开发主要依据市面既有的现成零组件,主体使用ABB和欧姆龙(Omron)的现成机器人,唯一缺少的是视觉系统。因此该公司开发了深度学习系统来辨识材料,夹持部位因需高度可靠、低维护成本,而开发了定制吸盘。

Horowitz表示,回收业的特点是不需要追定完美,95%准确度就可接受。毕竟要回收的东西已经损坏。该公司已累积大量的瓶子、罐子等数据,并用这些数据来教系统辨识1号和2号塑料,如牛奶壶、尺寸、颜色、标识、文字和反射率等。

该公司集成各种讯息,并找出最相关的信息,还对回收设施所关注的各种材料进行AMP Neuron培训,以区分铝箔、罐头和猫罐头。还能决定希望机器人选择什么。这是该技术的核心需求。因此机器人须辨识所有内容并相互学习,也能向全国各地的设施学习。

AMP Cortex每分钟可挑选160件物品。相较之下,人类员工每分钟虽然也能挑选80项物品,但人类员工有疲倦休息的问题,因此行业整体平均值接近40件。Horowitz表示,典型回收设施可能会有12到24台机器人,还有用于分离容器和纸张的机械装置,并配备6名操作员。以往1个回收设施会配置24~36名员工,而AMP Cortex可将其中4分之3的职位自动化。

Horowitz表示,自动化绝对是垃圾处理解决方案的重要发展方向。在美国,该公司已回收水瓶和报纸,但挑战在于运输和分拣成本已接近回收品的价格。而若能降低分拣成本,就能改变哪里些材料值得回收的经济性。在许多设施中,人工占营运费用的50%,这会影响这些材料的利润。

尽管商品价格低,但仍很多回收设施营运的很好。这取决于合约及其能生产的材料的质量或纯度。机器人可专注于材料的质量,特别是对于某些类型的塑料和金属。

回收自动化的需求方面,Horowitz指出,许多工厂认为自动化是降低成本的方法之一,在低迷的商品市场亦然。AMP Robotics正在国际上成长,在日本、加拿大、欧洲、澳洲等国寻找机会。该公司之前停止回收建筑垃圾一段时间,但目前正在日本与Ryohshin重新开始。该公司需要建筑和演示废物的数据集,但技术堆叠能移动。深度学习有助于维持一致性。除了一般性垃圾之外,该公司也能转移电子垃圾。

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